该论文提出了一种基于BERT日志分析的连续行为认证框架，用于在移动端和零信任系统中实现用户-设备上下文的持续验证。传统认证仅在登录时确认身份，后续会话缺乏持续检查。作者利用Android系统日志（logcat）作为非侵入式信号，设计了一套完整流程：首先将日志流解析为事件模板和动态变量；然后预训练一个领域自适应的BERT编码器学习Android日志语法；接着微调三个专家模型分别处理网络/设备身份、电池状态变化时序和Wi-Fi拓扑结构。通过对数空间融合三个专家的置信度得分，并采用5近邻距离分类器生成正常性评分，最终传递给策略决策点（PDP）进行风险感知的访问控制。实验使用正常轨迹、注入的异常以及良性Wi-Fi扰动数据，结果显示该多专家BERT日志分析能够有效检测语义、电池时序和拓扑偏差，同时保持低于1%的假阳性率（FPR）。结论表明Android系统日志是一种实用的无传感器信号，可用于持续认证和用户-设备上下文保障。